本书内容共14章，可分为3篇。分析工具篇(第1-4章)：首先介绍了数据科学和数理统计的基本常识，然后讲解了数据分析工具SAS EG和Python的基础知识。数据处理篇(第5-9章)：首先通过描述性统计分析进行数据探索，继而讲解基本的报表和统计制图，还介绍了如何使用SASEG进行数据处理，用Python进行数据整合、数据清洗，从而构建出满足分析需求的数据集。统计分析篇(第10-14章)：从统计学的基本概念引出假设检验、样本t检验，三大统计分析、构造预测模型，并分享了基于时间序列的建模方法。并列题名：Financial business data analysis eng